Modelo de Conhecimento de Qualidade de Contexto para Ambientes Ubíquos baseado em Ontologia

Resumo

A computação ubíqua é um paradigma que está cada vez mais fazendo parte das atividades diárias das pessoas, através do uso de dispositivos móveis ou portáteis. Este tipo de computação possui forte ligação com as características do mundo físico e dos perfis de seus usuários. Estas informações são chamadas de contextos e representam o elemento de entrada para a computação ciente ou sensível ao contexto. O uso do contexto pode prover serviços mais dinâmicos e personalizados, sendo um aspecto essencial à garantia da Qualidade de Contexto (QoC), para atender a satisfação dos usuários. A QoC descreve a qualidade da informação que é usada para caracterizar o contexto. Através do levantamento de literatura, foi identificado que um dos principais desafios desta área é a falta de uniformização de nomenclatura e definições de parâmetros de QoC, além de diferentes formas de quantificação dos parâmetros. Estas dificuldades são refletidas nos modelos de representação, o que prejudica o entendimento e compartilhamento de informações de contexto e QoC. Neste sentido, a Engenharia do Conhecimento pode auxiliar na representação de conhecimento deste domínio, com a utilização de ontologia. Sendo assim, este artigo descreve o desenvolvimento de um modelo de conhecimento de qualidade de contexto, cujo processo metodológico foi baseado nas atividades de especificação, aquisição do conhecimento, implementação e verificação. Estas atividades foram desempenhadas em cinco ciclos de desenvolvimento, através das ferramentas OntoKEM e Protégé. Desta forma, esta pesquisa contribuiu com um Modelo de Conhecimento de QoC para apoiar pesquisadores e desenvolvedores de computação ciente de contexto, facilitando o entendimento e acesso aos conceitos deste domínio, permitindo sua reutilização. Foram modelados os principais aspectos identificados na revisão detalhada da literatura. Os procedimentos metodológicos adotados e ferramentas utilizadas foram adequados e podem ser adotados para outros domínios. A estruturação, organização e integração de conhecimento permitirá o compartilhamento e reutilização do modelo proposto, facilitando novas pesquisas nesta área.